Langage R, Hadoop, Spark, Machine Learning, segmentation des données, GBM, big data, etc. sont des mots qui font partie de ton quotidien ? En plus tu maitrises Python ou un langage de programmation équivalent ? Tu devrais donc trouver une offre d’emploi qui te correspond… :)

Sur Welcome to the Jungle, que tu sois en recherche d’un poste de data scientist ou de data analyst, tu trouveras plein d’offres d’emploi (CDI, CDD) ou de stage pour rejoindre une entreprise innovante à Paris ou à l’étranger. Que ce soit en startup ou chez un grand compte !

Pourquoi et comment devenir un data scientist?

Avec les progrès continuels qui sont enregistrés dans le domaine de la technologie de l’information, beaucoup de métiers plus ou moins nouveaux sont apparus et suscitent autant d’intérêt que de questionnements. On y compte le métier de data scientist dont il est question ici.

Quand peut-on être qualifié de data scientist?
Quelles sont les exigences de ce métier?
Quel est le bagage intellectuel requis pour prétendre à ce titre?

L’intérêt de la data science

Dans un monde où les informations circulent de plus en plus vite et sont quasi accessibles par tous et à tout moment grâce à internet, il apparaît plus que judicieux de savoir les capter et les exploiter en vue d’améliorer les offres et services dans tous les domaines.
C’est le principe premier de la science des données communément appelée data science. Elle permet en effet à toute personne engagée dans une entreprise d’être averti en temps réel des besoins actuels de ses clients actuels, potentiels et futurs. Une bonne analyse de données ciblées existant sur internet et émises par les individus et/ou groupes d’individus sur divers sujets offre en effet la possibilité de prédire quelques-unes de leurs tendances futures de consommation et d’anticiper certains de leurs besoins.
C’est donc un élément important sur lequel peuvent tabler les responsables d’entreprises pour faire la différence sur les marchés de plus en plus concurrentiels.
Mais en quoi consiste concrètement le travail de data scientist?

Quelles missions pour le Data scientist?

La data science est ce qu’on peut traduire littéralement par science des données. En conséquence, on peut raisonnablement considérer que le data scientist est cette personne qui se charge dans une organisation, de l’analyse, du traitement et de la présentation de données bien spécifiques à ses responsables ou superviseurs en vue de faciliter la prise de décisions dans des sphères données.
Le data scientist récupère donc toutes les données liées plus ou moins directement aux activités de son organisation et collectées suivant différents moyens par cette dernière afin de les dépouiller, de les croiser, de les analyser, de les organiser, et de dégager les grandes tendances qui en découlent.
Ce sont ces dernières qu’elle présente à ses responsables en les leur rendant accessibles et faciles à exploiter. Les résultats de ses analyses peuvent prendre la forme de modèles explicatifs ou prédictifs, de diagrammes, de tableaux de bord ou de recommandations, susceptibles d’aider dans la prise de décisions raisonnées. Le data scientist peut être associé à la définition des méthodologies de collecte et de stockage desdites données ainsi qu’aux stratégies de traitement de ces dernières selon leur volume et leur sensibilité. Pour ce faire, il est nécessaire qu’il développe certaines compétences et aptitudes bien précises.
Quelles sont-elles?

Compétences et diplômes requis pour être un Data scientist

Parce qu’il est au cœur de la gestion des données et donc des bases de données plus ou moins complexes, le data scientist doit forcément détenir un solide background en :

• programmation informatique (algorithmique, conception et gestion de base de données, …);
• analyse statistique et mathématiques appliquées;
• gestion de projets;
• stratégie de marketing;
• etc.

Il est appelé à manipuler des statistiques de tout genre et à ce titre, il lui faut être techniquement excellent en analyse et en réalisation de diagrammes statistiques, en sécurisation de données et bien plus encore.

Il doit par ailleurs avoir un sens élevé de l’analyse et de la synthèse d’informations et détenir des connaissances plus que sommaires dans les secteurs d’activités de l’organisation où il exerce.

Il existe bien d’autres domaines dans lesquels ce dernier peut renforcer ses connaissances et sa technicité pour être plus côté sur le marché.